Diaspora arménienne de Montréal : comparaison intergénérationnelle du contenu des imaginaires nationaux et des sources de (re)production culturelle
Bibliographic record
Abstract
Le génocide arménien de 1915 a eu de conséquentes répercussions identitaires sur les différentes générations d’Arméniens en diaspora, créant ainsi, pour les communautés arméniennes diasporiques, une responsabilité de perpétuer la mémoire collective traumatique. Cependant, des différences s’observent entre ces générations dans la définition de l’arménité ainsi que dans les sources d’approvisionnement identitaire. Ainsi, notre question de recherche vise à comprendre comment les contenus des imaginaires nationaux et les sources de (re)production culturelle changent entre les deuxième, troisième et quatrième générations d’Arméniens établis à Montréal. L’objectif de cette présente recherche est de faire combiner la littérature scientifique émergente sur le nationalisme diasporique, ainsi que celle sur le rôle du cyberespace. Par le biais d'entrevues auprès d'Arméniens, exilés depuis le génocide arménien de 1915 et établis à Montréal, nous montrerons, dans un premier temps, comment le contenu des imaginaires nationaux change par le passage d'une identité traditionnelle à une identité symbolique. Deuxièmement, nous verrons comment les sources de (re)production culturelle se transforment par le passage de sources traditionnelles aux sources numériques avec l'avènement du cyberespace.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".